การเปลี่ยนแปลงจากเครื่องจักรที่เป็นเพียงเครื่องมือไปสู่ระบบที่สามารถคิดและตัดสินใจได้เองนั้น ต้องอาศัยการผสมผสานของเทคโนโลยีหลัก 5 อย่างที่ทำงานร่วมกันอย่างสลับซับซ้อน แต่ละเทคโนโลยีมีบทบาทเฉพาะตัว แต่เมื่อรวมกันแล้วจะสร้างพลังที่ทำให้โรงงานกลายเป็น สิ่งมีชีวิต จนเหมือนมี JARVIS ในหนังเรื่อง Ironman อยู่ในโรงงาน
Artificial intelligence & Machine Learning (AI&ML)
เป็นสมองหลักของโรงงานอัจฉริยะ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางในการตัดสินใจ โดยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกัน และให้คำแนะนำหรือสั่งการได้อย่างแม่นยำ
ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เป็นกระบวนการที่ทำให้ระบบสามารถปรับปรุงการทำงานของตนเองได้จากประสบการณ์ ตัวอย่างเช่น ระบบ AI สามารถเรียนรู้รูปแบบการทำงานของเครื่องจักรจากข้อมูลการสั่นสะเทือน , อุณหภูมิ และเสียงที่เก็บรวบรวมมาเป็นเวลาหลายเดือน
จากนั้นก็สามารถทำนายได้ว่าเครื่องจักรใดจะเสียเมื่อไหร่ และควรทำการบำรุงรักษาเมื่อใด โดยความแม่นยำในการทำนายสามารถสูงถึงร้อยละ 90 ขึ้นไปเลยทีเดียว (ขึ้นอยู่กับว่าคุณวางระบบได้ดีมากพอไหมด้วย)
Sensor & IoT
ทำหน้าที่เป็นระบบประสาทของโรงงาน ส่งข้อมูลจากทุกจุดของกระบวนการผลิตไปยังระบบกลางอย่างต่อเนื่อง เซ็นเซอร์สมัยใหม่มีขนาดเล็ก ราคาถูก และสามารถวัดค่าได้หลากหลาย ตั้งแต่อุณหภูมิ ความชื้น ความดัน การสั่นสะเทือน ความเร็ว
ปริมาณการใช้พลังงาน ไปจนถึงคุณภาพของสินค้า สิ่งที่น่าทึ่งคือ เซ็นเซอร์เหล่านี้ไม่เพียงแค่ส่งข้อมูลดิบ(Raw data) แต่หลายตัวมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นด้วยตนเอง เรียกว่า ‘Smart Sensors’
ที่สามารถกรองข้อมูลที่ไม่สำคัญออกไป และส่งเฉพาะข้อมูลที่มีความหมายเท่านั้น ทำให้ลดภาระการประมวลผลในระบบกลาง และทำให้การตอบสนองเร็วขึ้น
Edge Computing
เป็นเทคโนโลยีที่ทำให้การประมวลผลข้อมูลเกิดขึ้นใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูล แทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดไปประมวลผลที่ศูนย์ข้อมูลกลางที่อยู่ห่างไกล ในบริบทของโรงงานอัจฉริยะ
Edge Computing ทำให้เครื่องจักรสามารถตัดสินใจได้ด้วยตนเองในเรื่องที่ต้องการความเร็วสูง เช่น การปรับค่าการผลิตเมื่อตรวจพบว่าคุณภาพสินค้าเริ่มเปลี่ยนแปลง หรือการหยุดเครื่องจักรทันทีเมื่อตรวจพบความผิดปกติที่อาจเป็นอันตราย
ระบบ Edge Computing สามารถประมวลผลและตอบสนองได้ภายในเวลาไม่เกินไม่กี่มิลลิวินาที ซึ่งเร็วกว่าการส่งข้อมูลไปยัง Cloud หลายร้อยเท่า
Cloud Integration
ทำหน้าที่เป็นสมองส่วนกลางที่รวบรวมข้อมูลจากทุกจุดของโรงงาน และทำการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับที่ซับซ้อนกว่าที่ Edge Computing สามารถทำได้
ระบบ Cloud มีพลังการประมวลผลที่มหาศาล และสามารถจัดเก็บข้อมูลได้แทบจะไม่จำกัด(ขึ้นอยู่กับว่าพื้นที่จัดเก็บข้อมูลคืออะไรด้วย) ทำให้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มในระยะยาว หาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่ซับซ้อน และสร้างแบบจำลองการทำนายที่แม่นยำ
นอกจากนี้ ระบบ Cloud ยังเป็นศูนย์กลางในการจัดเก็บความรู้และประสบการณ์ของโรงงาน ทำให้สามารถนำประสบการณ์จากโรงงานหนึ่งไปใช้ปรับปรุงโรงงานอื่นๆ ได้
Big Data และการวิเคราะห์
เป็นเทคโนโลยีที่ทำให้ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เก็บรวบรวมมาจากเซ็นเซอร์ต่างๆ กลายเป็นข้อมูลที่มีความหมายและใช้ประโยชน์ได้จริง โรงงานอัจฉริยะสมัยใหม่สามารถสร้างข้อมูลได้มากถึง 5 เพตาไบต์ต่อสัปดาห์
ซึ่งมากกว่าข้อมูลวิดีโอทั้งหมดบน YouTube หลายเท่า การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้สามารถค้นหาแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เช่น การพบว่าการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศมีผลต่อคุณภาพของวัตถุดิบอย่างไร หรือการค้นพบว่าความเร็วการผลิตที่แตกต่างกันส่งผลต่อการสึกหรอของเครื่องจักรอย่างไร
สิ่งที่ทำให้เทคโนโลยีทั้ง 5 นี้มีพลังมหาศาลเมื่อทำงานร่วมกันคือการที่พวกมันสร้างวงจรการเรียนรู้ที่ไม่มีที่สิ้นสุด เซ็นเซอร์เก็บข้อมูล Edge Computing ประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นและตอบสนองอย่างรวดเร็ว ข้อมูลที่สำคัญจะถูกส่งไปยัง Cloud เพื่อการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ระบบ AI และ Machine Learning จะเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้นและปรับปรุงอัลกอริทึมการทำงาน จากนั้นความรู้ใหม่นี้จะถูกส่งกลับไปยัง Edge Computing และเซ็นเซอร์ ทำให้ระบบทั้งหมดฉลาดขึ้นไปเรื่อยๆ
ขอบคุณแหล่งข้อมูลจาก : IDTechEX , Controlleng , Tekleaders
